Economische welvaart en productiviteit beïnvloeden uitstoot

Hogere economische welvaart gaat vaak gepaard met betere technologieën, schaalvoordelen en geavanceerde productiesystemen. Daardoor kunnen rijkere landen meer output genereren met minder inzet van grondstoffen en energie, wat resulteert in een lagere CO₂-uitstoot per ton geproduceerd voedsel. Deze benadering onderzoekt hoe economische middelen en efficiëntie samen emissiereductie mogelijk maken.

Binnen dit perspectief onderscheiden we twee kernargumenten:

• Rijke landen produceren efficiënter en stoten minder CO₂ uit per ton voedsel

• Hogere productie-efficiëntie verlaagt uitstoot ongeacht de productieschaal

Rijke landen produceren efficiënter en stoten minder CO₂ uit per ton voedsel

Door de industrialisering en technologische vooruitgang beschikken rijkere landen doorgaans over meer kapitaal voor moderne landbouwmachines, precisielandbouw en efficiënte logistiek. We koppelen het bruto binnenlands product (BBP) per hoofd aan de CO₂-uitstoot per ton geproduceerd voedsel om te zien of die toegang aan écht schonere productie bijdraagt.

Historisch gezien leidde meer investeringsruimte in onderzoek & ontwikkeling tot innovatie in teeltmethoden en gewasbescherming. Zo kunnen boeren in welvarende economieën met minder meststoffen, water en land hogere opbrengsten halen, waardoor de emissie-intensiteit daalt.

Dus als welvaart gelijkstaat aan toegang tot betere technologie en schaalvoordeel, verwachten we een dalende CO₂-uitstoot per ton voedsel naarmate het BBP per hoofd stijgt.

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
from IPython.display import HTML, display

# Renderer voor inline weergave
pio.renderers.default = 'notebook'  # of 'jupyterlab'

# ——————————————————————————————
# 1) DATA INLADEN & SAMENSTELLEN
# ——————————————————————————————
emissions_df  = pd.read_csv('Emissions_Agriculture_Energy_E_All_Data.csv', encoding='latin1')
production_df = pd.read_csv('Production_Crops_Livestock_E_All_Data.csv', encoding='latin1', low_memory=False)
gdp_df        = pd.read_csv('gdp-per-capita-worldbank.csv')
co2_df        = pd.read_csv('owid-co2-data.csv')

# CO₂ 2021 per land (kt)
em2021 = (
    emissions_df
    .query("Item=='Total Energy' and Element=='Emissions (CO2)' and Unit=='kt'")
    [['Area','Y2021']]
    .rename(columns={'Area':'Land','Y2021':'CO2_uitstoot_kt'})
)
em2021['CO2_uitstoot_kt'] = pd.to_numeric(em2021['CO2_uitstoot_kt'], errors='coerce')

# Landbouwproductie 2021 (t → ton)
prod2021 = (
    production_df
    .query("Element=='Production' and Unit=='t'")
    .groupby('Area')['Y2021'].sum()
    .reset_index()
    .rename(columns={'Area':'Land','Y2021':'Productie_ton'})
)
prod2021['Productie_ton'] = pd.to_numeric(prod2021['Productie_ton'], errors='coerce')

# BBP per hoofd 2021
gdp2021 = (
    gdp_df
    .query("Year==2021")
    .rename(columns={
        'Entity':'Land',
        'GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)':'BBP_per_hoofd'
    })[['Land','BBP_per_hoofd']]
)
gdp2021['BBP_per_hoofd'] = pd.to_numeric(gdp2021['BBP_per_hoofd'], errors='coerce')

# Bevolking 2021
pop2021 = (
    co2_df
    .query("year==2021")
    [['country','population']]
    .rename(columns={'country':'Land','population':'Bevolking'})
)
pop2021['Bevolking'] = pd.to_numeric(pop2021['Bevolking'], errors='coerce')

# Merge & bereken CO2_per_ton
df = (
    em2021
    .merge(prod2021,  on='Land')
    .assign(
        CO2_per_ton=lambda d: d['CO2_uitstoot_kt']*1000/d['Productie_ton']
    )
    .merge(gdp2021,    on='Land')
    .merge(pop2021,    on='Land')
    .dropna()
)

# Selectie en vertaling
landen_map = {
    'Brazil':'Brazilië','India':'India','Indonesia':'Indonesië',
    'Japan':'Japan','Nigeria':'Nigeria','South Africa':'Zuid-Afrika',
    'United States':'Verenigde Staten'
}
df_sel = df[df['Land'].isin(landen_map)].copy()
df_sel['land_naam'] = df_sel['Land'].map(landen_map)

# Normaliseren
cols = ['BBP_per_hoofd','CO2_per_ton','Productie_ton','Bevolking']
df_norm = df_sel.copy()
for c in cols:
    mn, mx = df_norm[c].min(), df_norm[c].max()
    df_norm[c] = (df_norm[c]-mn)/(mx-mn)

# ——————————————————————————————
# 2) INTERACTIEVE RADAR CHART MET PLOTLY
# ——————————————————————————————
categories = cols
fig = go.Figure()

# Voeg per land één polar-plot
for i, row in df_norm.iterrows():
    vals = row[categories].tolist()
    vals += vals[:1]  # sluit de cirkel
    fig.add_trace(go.Scatterpolar(
        r=vals,
        theta=categories + [categories[0]],
        fill='toself',
        name=row['land_naam'],
        hovertemplate='<b>%{text}</b><br>' +
                      '%{theta}: %{r:.2f}<extra></extra>',
        text=[row['land_naam']]*len(vals)
    ))

fig.update_layout(
    polar=dict(
        radialaxis=dict(
            visible=True,
            range=[0,1],
            tickvals=[0,0.25,0.5,0.75,1]
        )
    ),
    title='Internationale vergelijking: BBP, uitstoot & landbouwproductie (genormaliseerd)',
    showlegend=True,
    legend=dict(title='Land')
)

# ——————————————————————————————
# 3) INLINE RENDEREN ZONDER HTML/JS TE TONEN
# ——————————————————————————————
html_snippet = fig.to_html(include_plotlyjs='cdn', full_html=False)
display(HTML(html_snippet))

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

gdp_df = pd.read_csv('gdp-per-capita-worldbank.csv')

gdp_2021 = gdp_df[gdp_df['Year'] == 2021][['Entity', 'GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)']]
gdp_2021.columns = ['Land_eng', 'BBP_per_hoofd']
gdp_2021 = gdp_2021.dropna()

def bepaal_inkomensgroep(bbp):
    if bbp < 6000:
        return 'Laag'
    elif bbp < 10000:
        return 'Laag-Midden'
    elif bbp < 20000:
        return 'Midden'
    elif bbp < 40000:
        return 'Hoog-Midden'
    else:
        return 'Hoog'

gdp_2021['Inkomensgroep'] = gdp_2021['BBP_per_hoofd'].apply(bepaal_inkomensgroep)

vertaling_landen = {
    'India': 'India',
    'Japan': 'Japan',
    'Brazil': 'Brazilië',
    'South Africa': 'Zuid-Afrika',
    'Indonesia': 'Indonesië',
    'Nigeria': 'Nigeria'
}

landen_eng = list(vertaling_landen.keys())
gdp_2021 = gdp_2021[gdp_2021['Land_eng'].isin(landen_eng)].copy()
gdp_2021['Land'] = gdp_2021['Land_eng'].map(vertaling_landen)

kleuren = {
    'Laag': '#3B6C87',
    'Laag-Midden': '#6094AA',
    'Midden': '#87BCD9',
    'Hoog-Midden': '#A3D8F4',
    'Hoog': '#C7EEF9'
}
bar_kleuren = [kleuren[groep] for groep in gdp_2021['Inkomensgroep']]

plt.figure(figsize=(9, 5))
balken = plt.bar(gdp_2021['Land'], gdp_2021['BBP_per_hoofd'], color=bar_kleuren, edgecolor='gray')

for balk, groep in zip(balken, gdp_2021['Inkomensgroep']):
    plt.text(balk.get_x() + balk.get_width()/2, balk.get_height() + 500,
             groep, ha='center', fontsize=10, color='black')

plt.ylabel('BBP per hoofd (2021)', fontsize=11)
plt.title('Inkomensgroepen van geselecteerde landen', fontsize=13)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

Waarom deze landen?

De geselecteerde landen (India, Japan, Brazilië, Zuid-Afrika, Indonesië en Nigeria) zijn gekozen om twee redenen. Ten eerste vertegenwoordigen ze verschillende inkomensgroepen, van laag (Nigeria) tot hoog (Japan), wat het mogelijk maakt om de relatie tussen economische welvaart en efficiëntie in voedselproductie te onderzoeken. Ten tweede verschillen ze sterk in CO₂-uitstoot per ton voedsel en productiviteit. Hierdoor kunnen zowel algemene trends als opvallende afwijkingen goed zichtbaar worden gemaakt.

Analyse

De visualisatie laat zien hoe zes landen zich onderscheiden op het gebied van economische welvaart en uitstoot per ton landbouwproductie. Het radardiagram brengt landen in beeld op meerdere assen, waaronder het BBP per hoofd, de CO₂-uitstoot per ton, het productievolume en de bevolkingsomvang. De vraag is in hoeverre rijkdom samenhangt met milieuefficiëntie.

India heeft een relatief laag BBP per hoofd (ongeveer $2.500), maar scoort laag op de uitstootas. De landbouw is er grootschalig en arbeidsintensief, met beperkte inzet van kunstmest en technologie. Dat resulteert in een lage CO₂-uitstoot per ton, ondanks een hoge productie en een grote bevolking.

Japan staat aan de andere kant van het spectrum, met een BBP boven de $40.000. Toch laat het land juist een hoge uitstoot per ton zien. Door ruimtegebrek is de landbouw sterk geïntensiveerd, met kassen, verwarmde stallen en afhankelijkheid van geïmporteerd veevoer. Deze factoren zorgen voor een energie-intensieve landbouw, ondanks lage totale productievolumes.

Brazilië, met een middeninkomen van rond de $9.000, scoort relatief goed op efficiëntie. De combinatie van gunstig klimaat en grootschalige soja- en vleesproductie maakt dat de uitstoot per ton relatief laag blijft. Wel zorgt ontbossing voor extra emissies, die niet volledig zichtbaar zijn in de productiecijfers zelf.

Zuid-Afrika bevindt zich ongeveer in het midden op alle assen. Het BBP bedraagt zo’n $6.000 per hoofd. De mix van moderne exportgerichte landbouw en meer traditionele teelten levert een gemiddeld profiel op qua uitstoot en productie, zonder opvallende uitschieters.

Indonesië, met een iets hoger BBP dan India (~$4.000), laat een gematigd beeld zien. De landbouw is grotendeels kleinschalig en gebaseerd op oliegewassen zoals palmolie. Dat leidt tot beperkte efficiëntiewinsten en een uitstoot die niet bijzonder hoog of laag is.

Nigeria sluit de rij met het laagste BBP (~$2.400) en de laagste productievolumes. Door minimale mechanisatie en kleinschalige teelten is ook de uitstoot per ton laag. Toch komt die lage uitstoot vooral voort uit beperkte schaal en lage input, niet uit technische efficiëntie.

De grafiek maakt duidelijk dat er geen eenduidig verband is tussen economische welvaart en uitstoot per ton. Sommige rijke landen stoten relatief veel uit, terwijl armere landen met lage technologie juist lage emissies rapporteren. Klimaatwinst blijkt niet automatisch samen te gaan met economische groei of productiviteit.

Productie-efficiëntie zorgt voor minder uitstoot per ton voedsel

Met deze visualisatie onderzoeken we of landen die efficiënter produceren (meer voedsel per hectare) ook minder CO₂ uitstoten per geproduceerde ton. De verwachting is dat hogere efficiëntie leidt tot minder uitstoot en dus duurzamere voedselproductie.

import pandas as pd
import plotly.express as px

emissions_df = pd.read_csv('Emissions_Agriculture_Energy_E_All_Data.csv', encoding='latin1')
production_df = pd.read_csv('Production_Crops_Livestock_E_All_Data.csv', encoding='latin1', low_memory=False)
gdp_df = pd.read_csv('gdp-per-capita-worldbank.csv')
co2_df = pd.read_csv('owid-co2-data.csv')

co2_selected = co2_df[["country", "year", "co2", "population"]].copy()
co2_selected.columns = ["Land", "Jaar", "Totale_CO2", "Bevolking"]
co2_selected = co2_selected[(co2_selected["Jaar"] >= 2015) & (co2_selected["Jaar"] <= 2023)]

prod_filtered = production_df[(production_df["Element"] == "Production") & (production_df["Unit"] == "t")]
prod_cols = [f"Y{y}" for y in range(2015, 2024) if f"Y{y}" in production_df.columns]
prod_years = prod_filtered.groupby("Area")[prod_cols].sum().reset_index()
prod_years = prod_years.rename(columns={"Area": "Land"})
prod_long = pd.melt(prod_years, id_vars="Land", var_name="Jaar", value_name="Productie_ton")
prod_long["Jaar"] = prod_long["Jaar"].str.replace("Y", "").astype(int)

area_filtered = production_df[(production_df["Element"] == "Area harvested") & (production_df["Unit"] == "ha")]
area_cols = [f"Y{y}" for y in range(2015, 2024) if f"Y{y}" in production_df.columns]
area_years = area_filtered.groupby("Area")[area_cols].sum().reset_index()
area_years = area_years.rename(columns={"Area": "Land"})
area_long = pd.melt(area_years, id_vars="Land", var_name="Jaar", value_name="Oppervlakte_ha")
area_long["Jaar"] = area_long["Jaar"].str.replace("Y", "").astype(int)

merged = pd.merge(prod_long, co2_selected, on=["Land", "Jaar"], how="inner")
merged = pd.merge(merged, area_long, on=["Land", "Jaar"], how="inner")

merged["CO2_per_ton"] = merged["Totale_CO2"] * 1e6 / merged["Productie_ton"]
merged["Efficiëntie"] = merged["Productie_ton"] / merged["Oppervlakte_ha"]

gdp_2021 = gdp_df[gdp_df["Year"] == 2021][["Entity", "GDP per capita, PPP (constant 2021 international $)"]]
gdp_2021.columns = ["Land", "BBP_per_hoofd"]

def bepaal_inkomensgroep(bbp):
    if bbp < 6000:
        return 'Laag'
    elif bbp < 10000:
        return 'Laag-Midden'
    elif bbp < 20000:
        return 'Midden'
    elif bbp < 40000:
        return 'Hoog-Midden'
    else:
        return 'Hoog'

merged = pd.merge(merged, gdp_2021, on="Land", how="left")
merged["Inkomensgroep"] = merged["BBP_per_hoofd"].apply(bepaal_inkomensgroep)

landen_vertaling = {
    "India": "India",
    "Japan": "Japan",
    "Brazil": "Brazilië",
    "South Africa": "Zuid-Afrika",
    "Indonesia": "Indonesië",
    "Nigeria": "Nigeria"
}
plot_df = merged[merged["Land"].isin(landen_vertaling.keys())].dropna()
plot_df["Land"] = plot_df["Land"].map(landen_vertaling)

plot_df["Grootte"] = 1

kleuren = {
    'Laag': '#060e12',         
    'Laag-Midden': '#2d5061',  
    'Midden': '#79a6bd',       
    'Hoog-Midden': '#9AD1E3',  
    'Hoog': '#D4F3FB'          
}


fig = px.scatter(
    plot_df,
    x="Efficiëntie",
    y="CO2_per_ton",
    animation_frame="Jaar",
    color="Inkomensgroep",
    size="Grootte",
    size_max=10,
    color_discrete_map=kleuren,
    hover_name="Land",
    hover_data={
        "Efficiëntie": True,
        "CO2_per_ton": True,
        "Jaar": True,
        "Inkomensgroep": True
    },
    labels={
        "Efficiëntie": "Productie per hectare (ton/ha)",
        "CO2_per_ton": "CO₂-uitstoot per ton voedsel (kg)",
        "Jaar": "Jaar",
        "Inkomensgroep": "Inkomensgroep"
    },
    title="Efficiëntie en uitstoot per land (2015–2023)",
    category_orders={"Inkomensgroep": ['Laag', 'Laag-Midden', 'Midden', 'Hoog-Midden', 'Hoog']}
)

fig.update_layout(
    width=900,
    height=500,
    plot_bgcolor="#cdcdd4", 
    paper_bgcolor="#FFFFFF"
)

fig.show()

Analyse

De visualisatie toont hoe zes landen zich tussen 2015 en 2023 ontwikkelen op het gebied van landbouwproductie en CO₂-uitstoot. Op de horizontale as staat de productie per hectare (efficiëntie), op de verticale as de uitstoot per ton voedsel. Wanneer je met de muis over een land beweegt, verschijnt er een informatievenster waarin onder andere het land, het inkomensniveau, het jaar, de productie per hectare en de uitstoot per ton voedsel te zien zijn. Een logische verwachting zou zijn dat landen met een hoge efficiëntie (meer naar rechts op de x-as) ook minder uitstoten (lager op de y-as).

Landen met hoge efficiëntie, maar hoge uitstoot
Japan is een goed voorbeeld van een land dat vrij efficiënt produceert, met een hoge opbrengst per hectare. Toch ligt de uitstoot per ton voedsel ook bij Japan relatief hoog, vooral vergeleken met landen met lagere inkomens. Dit suggereert dat een efficiëntere of technologische aanpak niet automatisch leidt tot een lagere uitstoot.

Landen met lage efficiëntie en lage uitstoot
Nigeria en India bevinden zich aan de linkerkant van de grafiek. Ze produceren relatief weinig voedsel per hectare, maar stoten ook weinig CO₂ uit per ton voedsel. De lage uitstoot lijkt in dit geval niet voort te komen uit efficiëntie, maar eerder uit kleinschalige of minder intensieve landbouwsystemen. Dit type landbouw gebruikt simpelweg minder input, wat leidt tot een lagere uitstoot.

Landen met gematigde efficiëntie en lage uitstoot
Brazilië en Indonesië vormen interessante gevallen. Ze produceren gemiddeld per hectare en kennen toch een relatief lage uitstoot. In deze landen lijkt een zekere efficiëntie dus wel samen te gaan met milieuvriendelijkere productie.

Landen met gemiddelde efficiëntie en gemiddelde uitstoot
Zuid-Afrika bevindt zich vaak in het midden van de grafiek. Het land produceert redelijk efficiënt, met een gemiddelde uitstoot. Het vormt daarmee een soort tussencategorie die het beeld nuanceert: niet elk land met hogere efficiëntie stoot per definitie meer of minder uit

De grafiek toont duidelijk dat er géén vast of universeel verband is tussen efficiëntie en uitstoot. Sommige landen die efficiënt produceren, zoals Japan, stoten juist meer uit. Andere landen met lage efficiëntie, zoals Nigeria, stoten weinig uit door beperkte schaal en input, niet door technologische optimalisatie. Er is dus geen eenduidige of structurele relatie zichtbaar tussen productie per hectare en CO₂-uitstoot per ton voedsel. Het idee dat efficiëntie altijd leidt tot klimaatwinst, wordt door deze data niet ondersteund.